IBMからAWSへの複雑な移行を、DoiTとともに加速
- 3
- 提供したAWS MAPフェーズ:Assess、Mobilize、Modernize
- 40
- 4層トポロジーを維持したまま1:1で移行したサーバー数
- 2→1
- 複数AZにまたがる単一AWS VPCに統合したIBM Cloudリージョン数
Attribute™導入前、料金部門と財務部門は顧客の支払額は把握していたものの、サービス提供にかかる実コストは見えていませんでした。データウェアハウスには売上情報(シート、ティア、アドオン、BI)が豊富にそろう一方、顧客単位のコスト情報は皆無。その結果、3つの重要な問いに精緻に答えることができませんでした。すなわち、どの顧客がなぜ不採算なのか、利用が拡大してもマージンを守れるAI製品の価格をどう設定するか、そしてエンタープライズティアが実際に発生するworkloadsに対して適正に値付けされているか、です。あらゆる料金判断は、実際の消費データではなく仮定の上に組み立てたシミュレーションでした。
Attribute™のランタイムクラウドコストインテリジェンスは、タグ付けプロジェクトもエンジニアリングによる計装も不要で、同社の環境に直接組み込まれました。数週間のうちにAttribute™はクラウド支出を顧客単位まで按分し、既存のBI環境に売上データと並べてストリーミング配信。チームは初めて、各エンタープライズアカウントの真のサービス提供コスト、どのティアのどの顧客が最もクラウド消費を牽引しているか、そして売上トップのアカウントがマージントップでもあるのかを把握できるようになりました。さらにAttribute™はAI機能のトークン消費按分にも対応し、料金部門は顧客の価値行動・消費フットプリント・ユニットエコノミクスを結ぶ実データの方程式を手にしました。
料金部門と財務部門は、根本的な盲点を抱えたまま業務にあたっていました。顧客がいくら支払っているかは分かっても、サービス提供にいくらかかっているかを把握する術がなかったのです。データウェアハウスには売上側の情報――シート、ティア、アドオン、BI――は豊富にそろう一方、顧客単位のコストは完全にブラックボックスでした。その結果、3つの重要な議論を精緻に進めることができませんでした。すなわち、どの顧客がなぜ不採算なのか、新しいAI製品をいくらに設定し利用拡大時にマージンをどう守るか、そしてエンタープライズティアが実際のworkloadsに対して適正に値付けされているか、です。料金責任者の言葉を借りれば、チームは明確な料金モデルこそ持っていたものの、その背後にある顧客の文脈を理解したことは一度もなかったのです。
Attribute™のランタイムクラウドコストインテリジェンスは、同社の環境に直接組み込まれました。タグ付けプロジェクトもエンジニアリングへの計装依頼も不要です。数週間のうちにAttribute™はクラウド支出を顧客単位まで按分し、既存のBI環境に売上データと並べてストリーミング配信。チームはついに、最大手のエンタープライズアカウントへのサービス提供コスト、どのティアのどの顧客が最もクラウド消費を牽引しているか、そして売上トップのアカウントがマージントップでもあるのかという問いに答えられるようになりました。
インフラ内で稼働するコスト上位の約7,500アカウントを対象に分析したところ、Attribute™はこれまで誰も目にしたことのない数字を浮かび上がらせました。約360件のアカウントが不採算で、COGSが売上を上回っていたのです。これらの累計損失は約130万ドルに達しました。さらにEnterprise Standardティアには明確なギャップがあり、顧客の利用実態がそのティアで想定していた内容と一致していませんでした。ダッシュボード、AIアシスタント、ユーザー単位アドオン、複雑なティア計算が入り混じった消費は、料金モデルが想定していなかった経済性を生み出していたのです。
顧客単位のコストの文脈を手にした料金チームは、いまSaaS各社が直面しているテーマに目を向けました。マージンを毀損しないAI機能の値付けです。今日、多くの料金チームは推測に頼り、AI機能の顧客単位の実コストを正確につかめないままシミュレーションで料金をリリースしています。Attribute™はトークン消費をトピック別に追跡し、特定のworkloads、機能、顧客に按分することでこのギャップを埋めました。料金チームは今、顧客の価値行動、その行動が生む消費フットプリント、料金モデルが守るべきユニットエコノミクスを結ぶ実データの方程式を手にしています。中核AIアシスタントと、まもなく登場するAIサイドキックアドオンの新料金モデルは、この本番データをもとに形作られました。
拡大するAIポートフォリオと複雑化する料金体系を抱えるワークマネジメントプラットフォームにとって、顧客の文脈こそ、あらゆるマージン判断の土台です。Attribute™は、全アカウント・全ティアにおける顧客単位の収益性、真の価値ベース料金設定を可能にするAI製品のトークン消費按分、そしてタグ付けプロジェクト不要のworkloadsレベルのコスト文脈を提供します。料金・財務・プロダクトの各部門は推測から脱し、リアルタイムの本番データに基づいてマージン判断を下せるようになります。
タグ付け不要のランタイムコスト按分で、workloads・サービス・顧客単位のコストを把握する方法をご紹介します。
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Let us show you what ships this week.